BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network),双向特征金字塔网络是一种高效的多尺度特征融合网络,它在传统特征金字塔网络(FPN)的基础上进行了优化。主要特点包括: 1. 高效的双向跨尺度连接:BiFPN通过在自顶向下和自底向上路径之间建立双向连接,允许不同尺度特征间的信息更有效地流动和融合。 2. 简化的网络结构:BiFPN...
首先,我们提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),它允许轻松快速地进行多尺度特征融合;其次,我们提出了一种复合缩放方法,该方法统一缩放了所有主干网络、特征网络以及框/类别预测网络的分辨率、深度和宽度。基于这些优化和更好的主干网络,我们开发了一种新的目标检测器系列,称为EfficientDet,它在广泛的资源约束条件下...
1. 向优化器中添加BiFPN的权重参数 2. 查看BiFPN_Concat层参数更新情况 前言 这篇博客【魔改YOLOv5-6.x(中)】:加入ACON**函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN简要介绍了BiFPN的原理,以及YOLOv5作者如何结合BiFPN。 之前尝试过设置可学习的权重参数,将不同的分支进行Add操作,具体可以参考这篇博客:【...
self.W_bifpn = 64 # self.p6_td_conv = nn.Conv2d(P6_channels, self.W_bifpn, kernel_size=3, stride=1, groups=self.W_bifpn, bias=True, padding=1) self.p6_td_conv = nn.Conv2d(P6_channels, self.W_bifpn, kernel_size=3, stride=1, bias=True, padding=1) self.p6_td_conv_2 =...
1. 双向特征融合:BiFPN允许特征在自顶向下和自底向上两个方向上进行融合,从而更有效地结合不同尺度的特征。 2. 加权融合机制:BiFPN通过为每个输入特征添加权重来优化特征融合过程,使得网络可以更加重视信息量更大的特征。 3. 结构优化:BiFPN通过移除只有一个输入边的节点、添加同一层级的输入输出节点之间的额外边,并...
简介:YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分,它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行...
简介:YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv8模型中的Neck部分,它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自...
Ghost+BiFPN # YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license # Parameters nc: 20 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,...